이 문제는 이분탐색을 이용하여 새의 좌표가 사냥꾼 배열 arr=[1,4,6,9] 에서 잡을 수 있는 거리인지 확인하고 잡을 수 있으면 카운트하는 문제입니다. 우선 사냥꾼의 사정거리 L을 이용해서 사냥꾼이 새를 잡을 수 있는 범위를 구합니다. 사정거리의 범위는 L-Y(새의 Y좌표)를 X(새의 X좌표)에서 +, - 했을때가 범위입니다. 예를들어 첫번째 새의 경우 (7,2)니까 사정거리 4일경우 4-2의 값을 X값에 더하고 빼줍니다. 그러면 (5,2) ~ (9,2) 사이의 x좌표값에서는 해당 새를 잡을 수 있게됩니다. 이 부분을 활용해서 반복문으로 새를 호출해서 사냥꾼이 잡을 수 있는 새인지 아닌지 확인합니다. 이분 탐색과 반복문을 통해서 풀이한 코드입니다.

문제를 살펴보면 집의 개수 N, 공유기 개수 C가 있고 N개의 집의 개수가 주어졌을때 공유기 사이의 최대 거리를 구하는 문제입니다. 이 문제에서 중요한 점은 입력으로 받은 값들을 배열에 저장하고 오름차순으로 정렬시킨다음에 start와 end를 최소거리와 최대거리로 설정을하고 시작해야합니다. 우선 start는 시작점인 1로 설정하고 end는 가장큰 9에서 작은1사이의 거리이므로 8이됩니다. -> arr[-1] - arr[0] 위의 코드는 while문 코드인데 처음에 mid값을 start와 end의 중간값으로 설정합니다. 그리고 현재 위치를 의미하는 cur변수에 arr배열의 첫번째 값을 넣습니다. start가 1로 시작하므로 cnt도 1로 시작합니다. (1번집에 공유기를 이미 설치했다고 가정) 이제 for문..

💡이분 탐색 알고리즘이란 이분 탐색 알고리즘은 정렬된 리스트에서 검색 범위를 반으로 줄여 나가면서 검색 값을 찾는 알고리즘입니다. 이분 탐색은 배열 내부의 데이터가 정렬(오름차순)되어 있어야만 사용할 수 있는 알고리즘이다. BigO : O(log N) 반드시 정렬된 상태에서 시작해야하므로 로그실행시간을 보장합니다. 구현에 필요한 데이터 Start : data의 처음 값 인덱스 Mid : Start, End 합의 중간 인덱스 End : data의 마지막 값 인덱스 Target : 찾고자 하는 값 data : 오름차순으로 정렬된 리스트 구현 방법 1. 리스트가 정렬된 상태인지 확인합니다. 2. start, end, mid, target 을 확입합니다. 3. 찾고자하는 target이 mid값보다 크면 오른쪽..

위의 문제는 입력한 N의 개수만큼 N*N의 데이터를 입력하면 h 높이 (1~100)에 따라 물에 잠기지 않는 안전한 영역의 최댓값을 구하는 문제입니다. 우선 n을 입력하고 최대값을 넣어줄 ans라는 값과 2차원 배열로 데이터를 입력하는 방법입니다. h 높이에 따라서 최대값을 구해야하므로 범위를 1이상 101미만으로 for문을 돌려줍니다. for문을 돌려줄때 최대값을 return 받아서 ans로 넘겨줘서 반복할 때마다 가장 높은 max값을 뽑아주는 방식으로 구현합니다. 아래 코드는 위의 코드에서 호출한 solve(h) 함수입니다. 안전 영역 값을 카운트해줄 cnt 를 0으로 초기화해줍니다. 그리고 이중 for 문으로 전체 입력받은 행렬을 값으로 불러올 수 있도록 해줍니다. v[i][j] 값이 0 이라는 말..

위의 문제는 N개의 정수로 이루어진 배열 A의 순서를 적절히 바꿔서 얻을 수 있는 식의 최댓값을 구하는 문제입니다. 우선 필요한 N개의 정수의 개수를 입력을 받고 N개의 정수를 리스트에 저장합니다. 그 다음 최댓값을 저장할 변수하나를 만들고 완전 탐색에서 각 노드에 대해 방문 여부를 저장하는 불리언 값의 배열 visited를 만들어 줍니다. 💡visited = [False] * N , visited 배열을 만들 때 입력받은 N개의 개수만큼 만들어 줘야합니다. 이제 완전 탐색의 기본 구조인 함수 부분을 코드로 보면서 설명하겠습니다. 위의 함수중에서 밑의 for문을 살펴보면 위에서 만들어준 visited 리스트가 비어있으면 값을 True로 넣어주고 리스트에 해당하는 값을 빈 리스트 li에 append시킨 후..

📚순열(Permutation) - 순열은 서로 다른 n개의 원소 중 r개를 선택하여 일렬로 나열하는 것을 말합니다. 이 때, 같은 원소가 중복되지 않고, 순서가 중요합니다. 예를 들어, 3개의 원소 A, B, C 중에서 2개를 선택하여 만들 수 있는 순열은 AB, AC, BA, BC, CA, CB입니다. - nPr : 서로 다른 n개에서 순서를 고려하여 r개를 뽑는 경우의 수를 의미합니다. - 예를 들어 4P2일 경우 4! / (4-2)! = 12 가지입니다. 1,2,3,4 중 2개를 뽑는 경우의 수를 나타내면 다음과 같습니다. (1,2), (1,3), (1,4) -> 3가지 (2,1), (2,3), (2,4) -> 3가지 (3,1), (3,2), (3,4) -> 3가지 (4,1), (4,2), (4,3..

💡병합 정렬(Merge sort) - 병합 정렬은 분할 정복방법을 사용하여 리스트를 정렬하는 알고리즘입니다. i) 병합 정렬 과정 - 리스트를 반으로 나눕니다. - 각각을 재귀적으로 정렬합니다. - 두 리스트를 다시 하나의 리스트로 합칩니다. 이때 두 리스트는 이미 정렬되어 있는 형태입니다. ii) 병합 정렬 특징 병합 정렬은 안정적인 정렬 알고리즘입니다. 안정적인 정렬 알고리즘이란, 같은 값의 원소가 여러 개 존재할 경우, 입력 배열에서의 순서가 유지되는 정렬 알고리즘을 말합니다. 병합 정렬은 분할 정복 알고리즘을 사용합니다. 이는 문제를 작은 문제로 분할하여 해결하는 방법으로, 재귀적인 호출을 이용하여 문제를 해결합니다. 병합 정렬의 시간 복잡도는 평균적으로 O(nlogn)입니다. 이는 입력 크기가 ..

정렬 알고리즘 이란 - 원소들을 일정한 순서대로 열거하는 알고리즘입니다. - 대표적인 알고리즘에는 아래와 같이 존재합니다. - 병합 정렬, 힙 정렬, 퀵 정렬의 경우 다음 포스팅에서 확인하시면 될 것 같습니다. 삽입 정렬 (Insertion sort) 선택 정렬 (Selection sort) 버블 정렬 (Bubble sort) 병합 정렬 (Merge sort) 힙 정렬 (Heap sort) 퀵 정렬 (Quick sort) 💡삽입 정렬 - 삽입 정렬은 데이터를 하나씩 확인하면서, 각 데이터를 적절한 위치에 삽입 하는 방법입니다. - 선택정렬처럼 동작을 직관적으로 이해하기 쉽지만, 선택정렬보다는 구현 난이도가 높고 실행시간 면에서 더 효율적입니다. i) 삽입 정렬 과정 1) 삽입정렬은 이미 정렬된 영역( ..